元分析知识速读：6个基础知识点

随着论文发表量逐年增加，生物医药领域的研究员如能掌握元分析则讨巧许多。在分析汇总多项研究并试图找出研究课题与某一特定变量的关系时，元分析省时省力的优势格外明显。

什么是元分析？

元分析的本质是统计，它可以将某一课题下的多项研究的结果汇总、比较。填补个体研究的不周到之处，化解对立结果，得出更客观准确的结论。实操方面，PRISMA（The Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses）表则是做元分析时的必要材料。

元分析统计的部分通常包括：1）多项研究的汇总数据；2）估算汇总的干预效果。元分析的多用森林图呈现，能直观地同时看到个体研究与汇总后的效应估计及置信区间。

元分析与统计

临床医生、研究人员、政策制定者都会依据元分析作决定，分析结果严谨准确是继续推进的前提。接下来我们就将逐一讲解具体实操中需要注意的六点。

1.研究问题

开始元分析前，你需要一个明确且具体的研究问题，以确定要抓取的数据和变量。打个比方，如把“糖尿病管理干预措施”作为研究问题则显得太泛，精确为“运动干预对血糖控制的改善”或“补充维生素D对葡萄糖代谢的改善”会令分析更精准。

2.明确干预措施

明确你要进一步分析的数据包括哪些。有时在同一个研究问题下会收集到不同干预措施的数据，比如研究一是关于减肥对体重的影响，而研究二测量的则是减肥会使体重质量指数有何变化。

3.处理缺失值

在汇总统计或数据转换时如有缺失值，应使用多重插补、逆概率加权法、案例分析予以回应。此外，作者还需在方法部分对上述操作作解释说明。

4.数据异质性

异质性多用Q检验和I²统计计算，它有助读者了解不同研究结果间或干预措施间的差异。元分析中一定要包含异质性检验，通常几组研究数据间存在差异是正常的，而异质性就是对各项研究的可合并性作量化。

5.统计偏差

对元分析内任何存在统计偏差的研究都应加以说明。单项研究的质量会影响汇总结果，因此仔细评估每一项研究的设计及操作、了解其数据质量，可识别出潜在问题，判断总体效应的可靠性。常见的偏倚风险识别工具有Cochrane旗下的风险评估工具一代及二代、Effective Practice and Organisation of Care工具、美国国立卫生院的质量评估工具等等。

6.灵敏度分析

灵敏度分析通过显示个体研究对总体结果的影响，帮助读者了解汇总数据的稳定性。此外，灵敏度分析还能筛选出异常值，即那些影响过大或过小的研究。